具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

本发明的一个实施例中提供一种用于玻璃制品的测量方法，应用于玻璃制品的测量设备技术领域，本实施例中的玻璃制品2包括玻管、量筒或其它对壁厚L、外径R和内径r测量精度要求较高的玻璃制品。具体地，如图2所示，该测量方法包括以下各个步骤：

步骤S101：控制光源1朝玻璃制品2发射混合光束3，混合光束3包括至少两种不同波长的单色光；

步骤S102：获取混合光束3穿透玻璃制品2后在玻璃制品2外侧壁上形成的光斑图像，光斑图像中包括至少两种单色光分别在玻璃制品2外侧壁上形成的光斑；

步骤S103：根据光斑图像确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r。

可以理解，如图1所示，玻璃制品2的生产线上设置有用于测量玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r的测量装置，该测量装置包括光源1、图像采集设备4和处理器，光源1、图像采集设备4均与处理器电连接。玻璃制品2在连续生产的过程中需要被放置在运动的运输通道上，因此玻璃制品2一直处于运动状态，此时处理器控制光源1朝玻璃制品2外侧壁上的某一位置发射混合光束3，本实施例中混合光束3照射到玻璃制品2外侧壁上的位置为D0，且该混合光束3以入射角β照射进玻璃制品2的侧壁。由于混合光束3包括至少两种不同波长的单色光，因此混合光束3会在D0位置因为各个单色光在玻璃中的折射率不同而发生分散，即由一个混合光束3分散为多个单色光束，多个单色光束穿透过该玻璃制品2一侧的外侧壁继续向前照射并在另一侧外侧壁上穿出，多个单色光束在穿出玻璃制品2时在外侧壁上对应形成多个不同位置的光斑。在本实施例中混合光束3优选为由三种不同颜色的单色光组成混合光束3，该混合光束3在穿出玻璃制品2时在外侧壁上形成三个不同位置的光斑，上述三个光斑的位置分别为D1、D2和D3。

处理器控制图像采集设备4采集混合光束3穿透玻璃制品2后在玻璃制品2外侧壁上形成的光斑图像，并在采集完成后将光斑图像传输给处理器，处理器再对该光斑图像进行处理以确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r。

本发明实施例中提供的用于玻璃制品2的测量方法，通过光源1向玻璃制品2发射由多种不同波长单色光组成的混合光束3，混合光束3照射进玻璃制品2后分为多个单色光束再穿出，穿出时在外侧壁上形成不同位置的光斑，获取光斑图像并对其进行处理以确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r，该种测量方式简单、易于操作，能够在线、实时测量璃制品的壁厚L、外径R和内径r数据，且测量精度较高。

在本发明的一个实施例中，玻璃制品2为透明玻璃，避免有颜色的玻璃制品2对单色光进行吸收，导致单色光无法顺利穿透该玻璃制品2，进而影响测量的准确性。进一步地，本实施例中的玻璃制品2的形状优选为圆形，该种形状更有利于各束单色光能顺利地从该玻璃制品2的一侧穿入，从相对的另一侧穿出，便于进行测量。

在本发明的一个实施例中，组成混合光束3的多种单色光中任意两者的波长差大于60nm，使得各束单色光在折射后更加分散以增加玻璃制品2外侧壁上各个光斑之间的距离，有利于进一步提升测量的精确度。本实施例中，将混合光束3优选为由红、绿、蓝三种不同波长的单色光组成的混合光束3，该混合光束3由光源1发出后在玻璃制品2的D0位置分散为红色光束301、绿色光束302和蓝色光束303，红色光束301在D1位置形成红色光斑，绿色光束302在D2位置形成绿色光斑，蓝色光束303在D3位置形成蓝色光斑。

在本发明的一个实施例中，根据光斑图像确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r包括：

根据光源1的设置方向确定参考直线5；

根据光斑图像确定各个光斑分别与参考直线5的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值；

根据各个光斑分别与参考直线5的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r。

可以理解，光源1的设置方向和位置始终确定不变，图像采集设备4的设置方向和位置也始终确定不变，因此根据光源1的设置方向确定的参考直线5也是确定不变的，根据参考直线5的位置对图像采集设备4进行设置，使得参考直线5在图像采集设备4采集的光斑图像中始终位于某一坐标确定的位置处。

本实施例中混合光束3由三种不同波长的单色光组成，该三种单色光穿出玻璃制品2时在其外侧壁的D1、D2和D3位置处形成三个光斑，图像采集设备4采集完光斑图像后将其传输给处理器进行图像识别处理，以确定D1和参考直线5之间的垂直距离测量值S1，确定D2和参考直线5之间的垂直距离测量值S2，确定D3和参考直线5之间的垂直距离测量值S3，确定D1和D2之间的垂直距离测量值T1，确定D2和D3之间的垂直距离测量值T2，处理器再根据S1、S2、S3、T1和T2来进一步确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r。

即使运输通道上的玻璃制品2因意外在水平方向和/或竖直方向出现一定量的偏移时，只会导致S1、S2、S3的测量值会出现些许误差，但对T1和T2测量值没有影响，此时根据上述五个测量值确定的壁厚L、外径R和内径r的准确性也仅会受些许影响，却不会出现大幅度的失误，即该种情况下的壁厚L、外径R和内径r精确度仍然有所保障，使得玻璃制品2在动态环境中仍能被准确测量。

在本发明的一个实施例中，当不同波长的单色光种类越多时，在玻璃制品2的一侧形成的光斑越多，各个光斑与参考直线5的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值的个数也越多，计算玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r耗时也会增加，但计算所得的准确性也会进一步增加。

在本发明的一个实施例中，参考直线5为混合光束3未进入玻璃制品2时所在直线的延长线，有利于使的参考直线5的位置固定且易于获取，在减少玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r计算结果影响因素的同时提升计算的简便性。

在本发明的一个实施例中，根据各个光斑与参考直线5的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r包括：

将各个光斑与参考直线5的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值输入到智能算法模型中进行计算，以确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r。

可以理解，智能算法至少包括BP神经网络或径向基神经网络中的一种，本实施例中将智能算法模型优选为BP神经网络模型。处理器在采用BP神经网络计算玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r之前需要对BP神经网络模型进行训练，以获取成熟的BP神经网络模型，保证计算结果的精确度。

可以理解，获取成熟的BP神经网络模型包括以下步骤：

获取玻璃制品2的壁厚样本值、外径样本值和内径样本值，具体地，选定多个不同尺寸玻璃制品2并通过直接测量的方式(如采用游标卡尺测量)获取各个玻璃制品2的上述三个样本值；

获取光斑图像样本集，该光斑图像样本集中包括多张光斑样本图像，具体地，将上述用于试验的玻璃制品2放置的运输通道上进行运输试验，并获取对应的玻璃制品2的光斑图像组成光斑图像样本集；

根据光斑图像样本集获取多组光斑与参考直线5的垂直距离样本值以及多组相邻光斑之间的垂直距离样本值，本实施例中的多组光斑与参考直线5的垂直距离样本值以及多组相邻光斑之间的垂直距离样本值包括S1、S2、S3、T1和T2五个数据的样本值；

构建BP神经网络模型，该BP神经网络模型的输入层中包括5个神经元，以对应S1、S2、S3、T1和T2的数据输入；输出层中包括3个神经元，以对应壁厚L、外径R和内径r的数据输出；

将多组光斑与参考直线5的垂直距离样本值、多组相邻光斑之间的垂直距离样本值输入到BP神经网络模型中进行训练，直到满足预设条件时停止训练，本实施例中，预设条件是指BP神经网络模型输出的壁厚L、外径R、内径r的值分别与壁厚样本值、外径样本值、内径样本值之间的差值均小于第一预设阈值。

当BP神经网络模型训练完成以后，将各个光斑与参考直线5的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值输入到BP神经网络模型中进行计算即可确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r，计算耗时短且计算精度能够得到保证。

在本发明的另一个实施例中，根据各个光斑与参考直线5的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r包括：

将各个光斑与参考直线5之间的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值输入拟合曲线模型中，以确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r。

在本发明的一个实施例中，将各个光斑与参考直线5之间的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值输入拟合曲线模型中，以确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r包括：

获取玻璃制品2的壁厚样本值、外径样本值和内径样本值；

获取各个光斑与参考直线5的垂直距离样本值以及相邻光斑之间的垂直距离样本值；

对各个光斑与参考直线5的垂直距离样本值、相邻光斑之间的垂直距离样本值和壁厚样本值、外径样本值、内径样本值进行曲线拟合，以获取拟合曲线模型；

将各个光斑与参考直线5之间的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值输入拟合曲线模型中，以确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r。

可以理解，处理器在采用拟合曲线模型计算玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r之前需要构建保证计算精度的拟合曲线模型。本实施例中获取玻璃制品2的壁厚样本值、外径样本值和内径样本值的方式和包括BP神经网络模型的实施例中采用的方式一致；获取各个光斑与参考直线5的垂直距离样本值以及相邻光斑之间的垂直距离样本值的方式和包括BP神经网络模型的实施例中采用的方式一致，此处不再赘述。

在上述各个样本值均获取完成以后将其输入到数学软件(如matlab软件)中进行曲线拟合(如采用最小二乘法)，以建立各个光斑与参考直线5之间的垂直距离样本值、相邻光斑之间的垂直距离样本值和壁厚样本值、外径样本值和内径样本值之间的数学关系，即获取到关于各个光斑与参考直线5之间的垂直距离样本值、相邻光斑之间的垂直距离样本值和壁厚样本值、外径样本值和内径样本值之间的数学函数模型，每完成预设数量样本数据组的拟合后获得一个数学函数模型，再采用全新的一组各个光斑与参考直线5之间的垂直距离样本值、相邻光斑之间的垂直距离样本值输入到该数学函数模型中，以检验该数学函数模型是否合格，当该数学函数模型计算出的玻璃制品2的壁厚L、外径R、内径r的值和壁厚样本值、外径样本值、内径样本值之间的差值均小于第二预设阈值，则说明该数学函数模型合格，此时可结束拟合；当该数学函数模型计算出的玻璃制品2的壁厚L、外径R、内径r的值和壁厚样本值、外径样本值、内径样本值之间的差值均大于第二预设阈值，则说明该数学函数模型不合格，此时需要再采用更多组的样本值进行拟合并检验，直到拟合获取的数学函数模型合格。

当拟合曲线模型构建完成以后，再将各个光斑与参考直线5的垂直距离测量值以及相邻光斑之间的垂直距离测量值输入到拟合曲线模型中进行计算即可确定玻璃制品2的壁厚L、外径R和内径r。

本发明的另一个实施例中提供一种处理器，被配置成执行上述实施例提供的用于玻璃制品2的测量方法。

本发明的另一个实施例中提供一种用于玻璃制品2的测量装置，该测量装置包括：

光源1，设置在玻璃制品2的一侧，用于发射混合光束3，其中，混合光束3包括至少两种不同波长的单色光。

本发明的一个实施例中，也可采用多束同轴且不同波长的单色光替代混合光束3，该种方式实现的测量效果与混合光束3实现的测量效果一致。

图像采集设备4，设置在玻璃制品2远离光源1的一侧，用于拍摄光斑图像，本实施例中的图像采集设备4优选为相机；以及上述实施例中提供的处理器，光源1和图像采集设备4均与处理器电连接。

以上结合附图详细描述了本申请的优选实施方式，但是，本申请并不限于此。在本申请的技术构思范围内，可以对本申请的技术方案进行多种简单变型，包括各个具体技术特征以任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本申请对各种可能的组合方式不再另行说明。但这些简单变型和组合同样应当视为本申请所公开的内容，均属于本申请的保护范围。

在本申请中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接或彼此可通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

在本申请中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。